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type: paper
slug: gihyun-kwak-2017-economic-recession-exit-decision
title: >-
  How an Economic Recession Affects Qualitative Entrepreneurship: Focusing on
  the Entrepreneur's Exit Decision
authors:
  - '[[gihyun-kwak]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2017
venue: '[[managerial-and-decision-economics]]'
volume: '38'
pages: 909-922
doi: 10.1002/mde.2824
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[firm-strategy]]'
methods:
  - '[[real-options-theory]]'
  - '[[random-effects-probit]]'
  - '[[geometric-brownian-motion]]'
  - '[[hazard-model]]'
themes:
  - '[[qualitative-entrepreneurship]]'
  - '[[economic-recession]]'
  - '[[asian-financial-crisis]]'
  - '[[exit-decision]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# How an Economic Recession Affects Qualitative Entrepreneurship: Focusing on the Entrepreneur's Exit Decision

*[[gihyun-kwak]], [[jeongdonglee]] (2017)* · [[managerial-and-decision-economics]] 38:909-922 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1002/mde.2824)

> 경기 침체가 entrepreneur 의 *양* 이 아닌 *질 (qualitative entrepreneurship)* 을 어떻게 변화시키는가. Knight (1921) 의 *불확실성을 견디는 자가 entrepreneur* 정의에 따라 한국 1997 외환위기 전 (1993-94 진입) vs 위기 중 (1998-99 진입) 두 cohort 의 exit decision 을 [[real-options-theory]] 으로 모델링. 진입 전 cohort 는 평균 매출의 0.16 배에서 exit, 위기 중 진입 cohort 는 0.33 배에서 exit. Volatility 2 배일 때 위기 중 진입 cohort 의 exit 확률은 진입 전 cohort 의 약 2.75 배 — 위기 중 진입자는 *necessity entrepreneur* 비중이 크다는 추론.

- **RQ**: 경기 침체가 (진입 entrepreneur 의 수 증가가 아니라) 진입자의 *불확실성 감수 의지* 라는 *질적 차원* 에 어떤 영향을 주는가, 위기 중 진입한 entrepreneur 와 위기 전 진입한 entrepreneur 의 exit 결정이 어떻게 다른가.
- **방법론**: [[real-options-theory]], [[random-effects-probit]], [[geometric-brownian-motion]], [[panel-data]]
- **데이터**: 한국 *광공업 조사* (Mining and Manufacturing Survey) panel, 종업원 5 인 이상 사업체. 진입 전 cohort 1993-94 (n=44,865 obs, 2001 까지 관측) + 위기 중 cohort 1998-99 (n=14,206 obs, 2006 까지 관측), 각 7 년 관측 기간.
- **주요 발견**: critical exit revenue ratio 진입 전 0.16 vs 위기 중 0.33 (위기 중 cohort 가 더 일찍 exit). Volatility 2 배 시 exit 확률 증가 진입 전 1.7%p, 위기 중 4.3%p — 비율 2.75:1. 두 cohort 모두 [[real-options-theory]] 의 *waiting value* 예측과 반대로 *risk aversion* 패턴 — 한국 1997-99 cohort 의 entrepreneur 가 Knight 적 의미의 entrepreneur 가 아니라는 실증.
- **시사점**: 침체기에 *모든 종류의 entrepreneur 진입을 유도하는 정책* 은 economic growth 에 비효과적 — necessity 와 opportunity entrepreneur 를 구분해 *opportunity entrepreneur* 만 targeting 하는 customized policy 필요.

![Fig 2. 평균 매출에 대한 critical exit revenue 비율. 진입 전 cohort 0.16 vs 위기 중 cohort 0.33 — 위기 중 진입자는 매출이 더 적게 떨어져도 exit 선택, 불확실성 견디기에 약함.](/papers/201710_KwakG_How_an_Economic_Recession_Affects_Qualitative_Entrepreneurship_Focusing_on_the_Entrepreneurs_Exit_Decision/fig2.jpeg)

## 요약

[[entrepreneurship-research]] 의 기존 흐름은 *경기 침체와 entrepreneurship* 의 관계를 *진입 entrepreneur 수* 의 양적 변화로 측정해 왔다. Fairlie (2013) 는 불황기에 진입이 증가한다 하고 Shane (2011), Klapper & Love (2011) 는 감소한다 한다 — 두 관찰의 화해는 entrepreneurship 을 *질적으로* 재정의해야 가능. Knight (1921) 의 entrepreneur = *uncertainty 를 견디는 자* 정의에 따라 본 paper 는 *exit decision* 을 [[real-options-theory]] 으로 모델링해 두 cohort 의 uncertainty bearing willingness 를 추정. [[jeongdonglee]] author page anchor 의 *제3기 (3) accumulation 이론의 학술적 기반 구축* 라인의 *firm dynamics 측면* — 같은 라인이 R&D persistency (Kang 2017) 라는 *생존 firm* 의 행동을 보는 데 비해 본 paper 는 *사라진 firm* 을 본다.

분석은 한국 1997 외환위기를 *natural experiment* 로 활용한 cohort 비교. 1993-94 진입 cohort = 위기 *전* 진입 (당시 정상 성장기), 1998-99 진입 cohort = 위기 *중* 진입 (Korean GDP 1998 -5.7%). 두 cohort 모두 7 년 관측. 매출 흐름은 [[geometric-brownian-motion]] $dR_t = \mu R_t dt + \sigma R_t dZ_t$ 로 모델링, exit threshold $R^*$ 는 *(R-C) + 1/(1+ρ) E[V(R')|R]* vs *S+F(R)* 비교로 결정. 추정은 [[random-effects-probit]] (44,865 + 14,206 observation panel). 식별 핵심 — 진입 cohort 가 동일 산업·동일 시점의 *시장 shock* 을 공유함에도 *risk-bearing willingness* 의 차이가 cohort 진입 환경의 *함수*라는 주장.

본 paper 의 한계와 함의 — (i) M&A·고용 5 인 이하 축소도 exit 으로 측정되는 한계 (한국 1990s M&A 비중 작아 1차 근사 robust), (ii) volatility 측정의 GARCH 미적용 (시계열 길이 부족), (iii) qualitative entrepreneurship 의 single-measure 한계. 함의는 1997 외환위기 cohort 의 *necessity 비중 증가* 가 한국의 *jobless recovery* 와 *low-quality job creation* 패턴 (같은 batch 의 [[hun-jun-lee-2017-cleansing-effect-total-factor-productivity]] 의 *cleansing effect 부재* 와 일관) 의 미시 기제로 해석된다. [[jeongdonglee]] author page anchor 의 *제5 실타래 불평등에 대한 관심* (2017-2025) 의 entrepreneurial-side counterpart 위치.

## 핵심 결과

**Cohort 비교 (2 차원의 uncertainty bearing willingness 측정):**

| 측정 | 진입 전 cohort (1993-94) | 위기 중 cohort (1998-99) | 비율 |
|---|---:|---:|---:|
| Critical exit revenue (절대) | 118 백만 won | 314 백만 won | 2.66× |
| Critical / average revenue | 0.16 | 0.33 | 2.06× |
| Volatility 2 배 시 exit 확률 변화 | +1.7%p | +4.3%p | 2.53× |
| Revenue volatility 계수 | 0.000620 (p<0.01) | 0.00145 (p<0.001) | 2.34× |

위기 중 진입 cohort 는 (i) 매출이 평균의 33% 까지 떨어져야 exit (전 cohort 는 16% 까지 견딤 — 더 일찍 exit), (ii) volatility 충격에 2.75 배 민감, (iii) 두 cohort 모두 [[real-options-theory]] 이 예측한 *waiting option value* 의 음 계수 대신 *risk aversion* 의 양 계수.

## 방법론 노트

[[real-options-theory]] theory 는 sunk cost + uncertainty 가 모두 있을 때 *waiting option value* 가 즉시 exit 보다 클 수 있음을 보여준다 (Dixit & Pindyck 1994). 단순 NPV 가 *current loss → exit* 으로 처방하는 것과 반대로 real options 은 *optimal zone of inaction* 을 인정. 본 paper 는 이 theory 를 *exit decision* 의 식별 도구로 역활용 — entrepreneur 가 *waiting option value* 를 작게 인식할수록 일찍 exit 한다는 inversion.

핵심 식 (매출 흐름의 GBM):

$$
dR_t = \mu R_t dt + \sigma R_t dZ_t
$$

여기서 $dZ_t$ 는 standard Wiener process 의 increment, $\mu$ 는 expected growth rate, $\sigma$ 는 volatility parameter.

Exit decision 의 optimal stopping problem:

$$
V(R) = \max\left[(R - C)dt + (1 + \rho dt)^{-1} E[V(R + dR)|R], \ S + F(R)\right]
$$

여기서 $C$ 는 variable cost, $\rho$ 는 risk-adjusted discount rate, $S$ 는 exit 시 salvage value, $F(R)$ 는 reentry option value.

추정은 *random-effects probit* (fixed-effects 는 exit 의 binary 특성 + Wooldridge 2002 의 nonlinear FE 한계로 부적합). $R^* = \overline{x}'\hat{\beta}$ 의 *average exit critical revenue* 를 cohort 별로 계산해 average revenue 로 normalize 한 비율을 비교. 두 cohort 의 산업 분포 차이 (recession cohort 는 service 비중 높음 가능) 는 KSIC 2-digit fixed effect 와 size·age control 로 처리.

## 연구 계보

[[real-options-theory]] theory 의 Dixit (1989, *JPE*) 및 Dixit & Pindyck (1994, *Investment under Uncertainty*) 가 직접적 framework 제공. Empirical model 은 Hinrichs, Mu Hoff & Odening (2008, *Applied Economics*) 의 hog production hysteresis 추정 구조 활용. Entrepreneurship 정의는 Knight (1921), Schumpeter (1934), Kihlstrom & Laffont (1979, *JPE*) 의 *risk-bearing as constitutive of entrepreneurship*. *Necessity vs opportunity* 분류는 Global Entrepreneurship Monitor (Reynolds et al. 2002), Wagner (2005), Verheul et al. (2010). 한국 1997 외환위기 cohort 분석으로는 Bulan (2005) 의 *real options + irreversibility + uncertainty* US firm 분석, McCann & Folta (2012) 의 *entrepreneurial entry thresholds* 가 가장 가까운 선행 작업. TEMEP 내부에서는 [[jeongdonglee]] author page anchor 의 *제3기 (3) accumulation 이론의 학술적 기반 구축* 라인의 *firm dynamics 측면* — exit decision 으로 *capability 의 견고함* 을 측정하는 갈래. 같은 batch 의 [[hun-jun-lee-2017-cleansing-effect-total-factor-productivity]] 가 *집합 수준의 cleansing 효과* (1997 외환위기가 비효율 firm 을 정화했는가) 를 본다면, 본 paper 는 *진입 cohort 의 quality* 를 본다 — 같은 외환위기 1997 의 *micro vs macro* 페어로 자매 작업.

## See also

- [[real-options-theory]]
- [[random-effects-probit]]
- [[geometric-brownian-motion]]
- [[qualitative-entrepreneurship]]
- [[asian-financial-crisis]]
- [[hun-jun-lee-2017-cleansing-effect-total-factor-productivity]]
- [[managerial-and-decision-economics]]